Google Cloud (GCP) 應用服務
Vertex AI
為什麼需要 Vertex AI？
在數位轉型的浪潮下，生成式 AI 已成為企業創新與效率提升的重要工具。但多數企業在導入過程中會遇到以下挑戰：
開發門檻高
傳統 AI 平台的建置，需要龐大的基礎設施投資與專業團隊維護。對多數企業來說，從零開始打造一套生成式 AI 環境，往往不切實際且風險過高。
落地、上線速度慢
自行開發模型通常涉及資料收集、訓練、調校、部署等繁複流程，可能耗費數月甚至一年。這讓企業難以在競爭激烈的市場中快速驗證商業價值，錯失創新時機。
資料安全與合規壓力
AI 專案涉及大量企業內部與客戶資料，若缺乏完善的治理與控管，容易引發隱私疑慮或違反法規。企業需要具備可被信任的機制，來確保模型與資料的使用皆符合法規與安全標準。
應用場景多元
生成式 AI 的應用涵蓋客服助理、智慧搜尋、文件摘要、行銷內容生成等多個場景。不同產業與部門對模型的需求差異極大，企業若要自行維護多種模型與架構，難度與成本都相當高。
Vertex AI 主要服務模組
模型與生成能力（Model Garden）
在一個入口取得超過 200 種模型與工具，包括 Gemini（多模態）、Imagen（圖像）、Veo（影片）、Chirp（語音） 以及開源/第三方模型。支援文字、影像、影片與程式碼輸入，讓企業快速導入最先進的生成式 AI 能力。
原型設計與開發環境
用 Vertex AI Studio 做 prompt 設計、測試與評估，低門檻驗證想法；搭配 Colab Enterprise／Workbench 與 BigQuery 原生整合，資料與實驗在同一介面，縮短從概念到可 demo 的時間。
訓練與部署（Training & Prediction）
支援 AutoML 與 Custom Training（主流開源框架＋TPU/GPU 最佳化基礎設施），快速完成訓練與調校；一鍵佈署到 Online / Batch Prediction 端點，彈性伸縮、易於上線。
MLOps 與治理
用 Pipelines 標準化流程、Model Registry 管版控與審核、Feature Store 共用特徵、Monitoring / Evaluation 監控效能與偏移；同時落實資料治理與合規，讓模型在全生命週期可觀測、可管控、可追溯。
Agent Builder（企業級 AI 代理）
以低／無程式碼快速打造連結企業資料的 AI Agent。內建 grounding（知識基礎）、orchestration（流程編排）、customization（客製化），加上權限控管與工具串接，讓情境化應用快速落地。
勤英科技導入優勢
豐富的 AI 導入經驗
具備多產業雲端及 AI 導入案例，能依企業需求設計最佳落地方案。
成本效益最佳化
善用 GCP 資源規劃，優化成本運用，降低浪費並提升投資效益。
在地化快速支援
提供中文顧問與 7×24 快速回應，降低導入門檻，加速專案時程。
數據治理與安全控管
整合 IAM、DLP、稽核日誌與標籤管理，符合合規與稽核需求。
讓AI驅動您的業務創新與智慧決策
勤英科技協助企業導入 Google Cloud Vertex AI，從資料整合、模型訓練到應用落地，快速、安全且具成本效益地打造生成式 AI 解決方案。
